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摘要：脑肿瘤是一种有害的癌症，是最低的五年生存率之一。神经元经常使用磁共振成像（MRI）来诊断脑肿瘤的类型。自动化的计算机辅助工具可以帮助他们加快诊断过程并减轻医疗保健系统的负担。医学成像深度学习的最新进展显示出了能力的结果，尤其是在各种癌症的自动和即时诊断中。但是，我们需要大量数据（图像）来训练深度学习模型，以获得良好的结果。大型公共数据集在医学上很少见。本文提出了一个基于无人研究的框架，以解决此限制。我们在提出的框架中结合了两个生成模型：变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。最初在可用的MR图像的训练集上训练训练集后，我们交换了编码器– decoder网络。此交换网络的输出是一个具有图像歧管信息的噪声向量，并且级联的生成对抗网络样本在形成性噪声矢量而不是随机的高斯噪声中样本。所提出的方法有助于引用引文：艾哈迈德，b。太阳，J。；你，问。
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